包括基于 YOLOv5 的几十种改进网络结构等算法模型的 yaml 配置文件汇总,使用 YOLOv5 网络作为示范,可以将这些模块无缝加入到 YOLOv7、YOLOX、YOLOR、YOLOv4、Scaled_YOLOv4、YOLOv3 等系列 YOLO 算法模块。 YOLOAir 算法库汇总了多种主流 YOLO 系列检测模型的模块,一套代码汇集多种模型结构: 内置YOLOv5 模型网络...
包括基于 YOLOv5 的几十种改进网络结构等算法模型的 yaml配置文件汇总,使用 YOLOv5 网络作为示范,可以将这些模块无缝加入到 YOLOv7、YOLOX、YOLOR、YOLOv4、Scaled_YOLOv4、YOLOv3 等系列 YOLO 算法模块。 YOLOAir 算法库汇总了多种主流 YOLO 系列检测模型的模块,一套代码汇集多种模型结构: 内置YOLOv5 模型网络结...
YOLOAir算法库 是一个基于 PyTorch 的一系列 YOLO 检测算法组合工具箱。用来组合不同模块构建不同网络。该项目的宗旨是让改进YOLO结构更快、更方便。希望YOLOAir能够在工程和科研帮大家解决一些难题,项目持续维护中,有问题可以在欢迎大家在issue中提问,另外如果大家希望在YOLOAir中加入更多的代码,也欢迎联系作者或者在i...
YOLOAir 算法库汇总了多种主流 YOLO 系列检测模型，一套代码汇集多种模型结构:内置 YOLOv5 模型网络结构内置 YOLOv7 模型网络结构内置 YOLOX 模型网络结构内置 YOLOR 模型网络结构内置 Scaled_YOLOv4 模型网络结构内置 YOLOv4 模型网络结构内置 YOLOv3 模型网络结构TPH-YOLO 模型网络结构YOLOv5-Lite 模型网络结构YOLO...
YOLOAir的核心特点: 自动化工具:YOLOAir集成了自动化工具,帮助用户自动完成数据预处理、模型训练、验证和调优等一系列繁琐的任务。用户只需指定一些基本参数,YOLOAir就能自动完成模型的训练,并生成详细的训练报告。 可视化界面:通过直观的可视化界面,用户能够轻松地查看模型的训练过程、性能曲线和检测结果。这大大降低了用...
YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参,该库包含大量的改进模块,可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架,并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 ...
在实际应用中,YOLOAir已经成功应用于多个领域,包括安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等。通过组合不同的YOLO模块,用户可以构建出适应各种场景的检测模型,实现高效的目标检测任务。 总的来说,YOLOAir是一个功能强大、易于使用的YOLO检测算法组合工具箱。它提供了丰富的模块库和统一的模型代码框架,使得用户能够方便地构建出...
🌟 全新的YOLOAir2024版本来袭,最新改进点更新🚀2024 YOLOv5项目更新 2024.03 新增Dysample上采样改进点:ICCV2023论文:Dysample上采样改进 YOLO Air : Makes improvements easy again YOLOAir是一个基于PyTorch的YOLO算法库。统一模型代码框架、统一应用、统一改进、易于模块组合、构建更强大的网络模型。
### 摘要 YOLOAir算法库作为一款基于PyTorch框架的目标检测工具箱,以其高效的性能和灵活的模块化设计脱颖而出。该工具箱不仅继承了YOLOv5的优秀特性,还进一步增强了与其他YOLO系列版本的兼容性。通过丰富的代码示例,用户可以轻松地学习如何利用这些模块来构建自定义的检测网络,实现模型训练及目标检测任务。 ### 关键词...
YOLOv5-Lite 模型网络结构 YOLO-FaceV2 模型网络结构 PicoDet 模型网络结构 以及其他部分改进模型 以上多种检测算法网络模型使用统一代码框架,集成在 YOLOAir 代码库中,统一应用方式。便于科研者用于论文算法模型改进,模型对比,实现网络组合多样化,包含轻量化模型和精度更高的模型,根据场景合理选择,在精度和速度者两个...